温度对我国16城市居民死亡影响的研究

发布时间：2019-07-23 20:17

【摘要】：科学研究表明,近百年来地球气候正经历一次以全球变暖为主要特征的显著变化,且与人类活动产生的温室气体排放有关。世界卫生组织认为,全球气候变化是21世纪人类面对的最大健康挑战。我国是世界上最大的发展中国家,被认为是最易遭受气候变化影响的国家之一。气候变化不仅表现为平均气温升高,还表现为热浪和寒潮等其他极端天气事件发生的频率增加和强度增大。因此,深入研究气温、热浪和寒潮对居民健康的影响及其特征,对于人类应对气候变化具有十分重要的意义。然而,目前国内的相关研究尚不多见,尤其缺乏多中心的联合研究。因此,我们在全国16个典型城市开展了多中心流行病学研究,分析日平均气温变化与居民日死亡率的暴露反应关系,评估热浪、寒潮及其特征导致的居民死亡风险,探索热浪或寒潮健康风险分层。研究城市包括：鞍山、北京、福州、广州、杭州、兰州、香港、南京、上海、沈阳、苏州、太原、唐山、天津、武汉和西安,纵跨3个温度带：研究居民约为7千万城市居民,较好地体现了我国的气候、人口与社会经济特征。从各城市的疾病预防控制中心收集市区居民每日的非意外总死亡数、心血管疾病死亡数和呼吸系统疾病死亡数据。从各地气象局收集同期的日平均温度,日最高温度,日最低温度,平均相对湿度等数据。为校正空气污染对温度-死亡关系的混杂影响,从国家空气质量自动监测系统收集各城市的每日空气污染数据,纳入的空气污染物包括：粒径小于10微米的颗粒物(PM10)、二氧化硫、二氧化氮。限于各城市的数据条件,各城市的研究期限从1996年到2008年不等。第一部分气温与居民死亡率的暴露反应关系研究本研究采用两阶段贝叶斯层次模型分析全国水平的气温与居民死亡率的暴露反应关系。在第一阶段,运用时间序列回归模型计算各城市的冷效应和热效应。具体来讲,核心模型是准泊松分布链接的广义相加模型；在控制时间变化趋势、空气污染物、相对湿度和“星期几”效应后,分析气温与居民死亡率的暴露反应关系。其中,采用分布滞后非线性模型来构建“交叉基”函数,以反映气温与日死亡率关系的滞后与非线性特征。在第二阶段,运用贝叶斯层次模型合并各个城市的冷效应和热效应。据此,计算滞后14日的气温变化对日死亡率的累积效应。结果显示,各城市的暴露反应关系曲线尽管略有差异,但一般为非线性,以“U”或倒“J”型为主,即当低温和高温时均可观测到居民死亡风险升高。其中热效应的滞后时间短于冷效应。对于滞后14日的冷效应,当温度在第25百分位数以下时,气温每降低1℃可导致总死亡率、心血管疾病死亡率和呼吸系统疾病死亡率分别增加1.69%(95% PI：1.01%,2.36%)、2.49%(95% PI：1.53%,3.46%)和1.60%(95% PI：0.32%,2.87%)；对于滞后14日的热效应,当温度在第75百分位数以上,气温每升高1℃导致总死亡率、心血管疾病死亡率和呼吸系统疾病死亡率分别增加2.83%(95% PI：1.42%,4.24%)、3.02%(95% PI：1.33%,4.71%)和4.64%(95% PI：1.96%,7.31%)。其中,南方城市的冷效应比北方城市高,北方城市的热效应比南方城市高。第二部分热浪的居民死亡率风险本研究将热浪定义为至少连续3天日最高温度高于该城市研究期间的日最高温度的第97百分位数。热浪特征包括：热浪强度(热浪期间日平均温度的均值)、热浪持续的天数和热浪发生时间。其中,热浪发生时间以月份分层。为便于计算热浪的超额死亡率风险,将热浪赋值为二元哑变量纳入模型,并将研究期间限于暖季,即每年的5月到9月。在第一阶段,运用时间序列方法,分析各个城市的热浪超额死亡率风险。具体来讲,在调整时间平滑趋势、相对湿度、空气污染物和星期几效应等混杂因素后,运用过分散的广义相加模型将热浪和日死亡率相链接。考虑到热浪效应可能存在滞后性,采用分布滞后模型来构建热浪的交叉基函数。在第二阶段,运用Meta分析中的随机效应模型,合并各个热浪健康效应。结果显示,研究期间16城市共发生热浪137次,平均每次持续6天。各城市的热浪健康风险存在显著的异质性。从全国平均来讲,一次热浪导致居民非意外总死亡、心血管疾病死亡和呼吸系统疾病死亡的相对风险(RR)分别为1.03(95%CI：1.01,1.04)、1.04(95%CI：1.02,1.06)和1.05(95%CI：1.02,1.07)。其中,北方地区的热浪RR值高于南方；夏季第一次热浪的RR值高于其余热浪的平均RR值。热浪特征的风险分层结果显示,热浪强度、热浪持续天数和热浪发生时间对热浪所致居民死亡风险产生显著影响。热浪强度和热浪持续天数的两个分层阈值(第50百分位数和第75百分位数)在南方城市和北方城市的适用性不同,在南方城市的适用性较好。热浪强度建议是第50百分数分层,南方城市热浪强度≥30.87℃时,热浪所致居民死亡风险较高；北方城市热浪强度≥26.89℃时,热浪所致居民死亡风险较高。热浪持续天数建议以第50百分数分层,南方城市和北方城市都是以热浪持续天数是5天分层,热浪持续天数≥5天时,热浪所致居民死亡风险较高。热浪发生时间分层结果是发生在6月和7月的热浪所致居民死亡风险较高。根据热浪特征3个参数(热浪强度、热浪持续天数和热浪发生时间)的定量分析而得到风险分层参数,对热浪风险进行评估,从而实现热浪风险等级分层。第三部分寒潮的居民死亡率风险将寒潮定义为至少连续2天日最高温度低于该城市研究期间的日最高温度的第3百分位数。本研究将测量寒潮特征的参数定义为：寒潮强度(寒潮期间日平均温度的均值)、寒潮持续的天数和寒潮发生时间。将各城市的研究时间限定为冷季,即11月至次年3月。将寒潮作为二元哑变量,纳入统计分析。采用与第二部分一致的分析方法,分析寒潮导致居民死亡风险和寒潮风险等级分层。结果显示,研究期间16城市共发生寒潮136次,平均每次持续5天。各城市的寒潮健康风险存在显著的异质性。从全国平均来讲,一次寒潮导致非意外总死亡、心血管疾病死亡和呼吸系统疾病死亡的相对风险(RR)分别为1.07(95%CI：1.05,1.09)、1.10(95%CI：1.07,1.13)和1.09(95%CI：1.04,1.15)。其中,冬季第一次寒潮的RR值与其余寒潮的平均RR值没有显著性差异。寒潮强度、寒潮持续天数和寒潮发生时间三个寒潮特征参数对寒潮所致居民死亡风险有显著影响,在不同区域城市不同居民中的适用性有差异。寒潮强度和寒潮持续天数在部分亚组居民中虽然可以对居民死亡风险分层,分层的结果却是随着寒潮期间冷暴露强度增加居民死亡风险降低,该分析结果有待于进一步收集数据研究验证。寒潮强度第25百分位数适用性较好,寒潮持续天数是第75百分位数适用性较好。南方城市寒潮强度≤0.74℃时,寒潮所致居民死亡风险较高；北方城市寒潮强度≤-14.61℃时,寒潮所致居民死亡风险较高。寒潮持续天数建议以第75百分数分层,南方城市以寒潮持续天数是6天分层,寒潮持续天数6天时,寒潮所致居民死亡风险较高。北方城市都以寒潮持续天数是4天分层,寒潮持续天数4天时,寒潮所致居民死亡风险较高。寒潮发生时间按照不同的月份分层,寒潮所致居民健康风险较高的月份比较分散,其中在南方城市,居民非意外总死亡风险都是1月份和2月较高,居民呼吸系统疾病死亡风险是2月份最高,而居民心血管疾病死亡风险是11月份较高；在北方城市居民非意外总死亡风险和心血管疾病死亡风险都是12月份,居民呼吸系统疾病死亡风险是1月份最高。根据寒潮特征3个参数(寒潮强度、寒潮持续时间和寒潮发生时间)的定量分析而得到风险分层阈值,对寒潮风险进行评估,从而实现寒潮风险等级分层。综上,本研究主要发现：(1)我国环境温度与居民每日死亡率的关系为非线性,以“U”或倒“J”型为主；低温和高温都能显著增加居民的死亡风险,其中热效应的滞后时间短于冷效应。(2)热浪是我国一个重要的公共卫生威胁；热浪的强度、持续天数、发生时间等特征能显著修饰热浪所致的居民死亡风险；并可对热浪健康风险进行等级分层。(3)寒潮也是我国一个重要的公共卫生威胁；寒潮的强度、持续天数和发生时间等特征能显著修饰热浪所致的居民死亡风险；并可对寒潮健康风险进行风险等级分层。(4)温度、热浪对居民日死亡风险的影响可能在我国南方城市和北方城市存在显著的差异。本研究结果预期可为我国应对气候变化提供重要的科学依据。
【学位授予单位】：复旦大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R122.26

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